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Proceedings

Konzeption eines proaktiven Risikomanagements in Logistiknetzwerken

  1. M.Sc. Jens Leveling Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
  2. Dipl.-Inform. Arkadius Schier Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
  3. B.Sc. Francesco Luciano Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
  4. Prof. Dr.-Ing. Boris Otto Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund

Zusammenfassungen

Logistiknetzwerke von Unternehmen wachsen sehr schnell und werden immer komplexer. Unternehmen wissen oft nicht, von welchen anderen Unternehmen sie abhängig sind und welche geschäftskritischen Risiken sich daraus für sie ergeben. Aus diesem Grund wird in diesem Artikel ein Konzept eines proaktiven Ri-sikomanagements in Logistiknetzwerken vorgestellt. Das Konzept basiert auf der Big Data Technologie und verwendet zur Identifikation von Risiken und zum Aufbau eines Logistiknetzwerkes neben internen Unternehmensdaten auch externe Daten, z. B. Social Media Plattformen oder andere Datenportale. Diese Daten werden ausgewertet und mit Risiken behaftete Beziehungen werden dem Bediener grafisch angezeigt. Zusätzlich dazu kann das System dem Benutzer mögliche Alternativen zur Vermeidung dieser Risiken aufzeigen und somit zur Entscheidungsunterstützung genutzt werden.

Logistics business networks are growing rapidly and becoming more and more complex. Companies often do not know of what other companies they depend and which business-critical risks are consequences of these dependencies. For this reason, a concept of a proactive risk management in logistics networks is presented in this article. The concept is based on the Big Data technology and used for the identification of risks and the development of a logistics network using in addition to internal company data, external data such as social media platforms or other data portals. These data are analyzed and risky relationships are graphically displayed to the operator. In addition, the system can identify possible alternatives to the user to avoid these risks and thus be used for decision support.

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